文件切片上传

HTML5 file api 读取文件MD5码

背景

自从html5 file api出现以来，我们可以做的事情越来越多，越来越有趣了，之前介绍过 《HTML5实现断点续传》、《HTML5实现拖拽下载》等关于File API的一些实例，今天和大家分享一下，如何用HTML5 file api读取文件的MD5码。

MD5码在文件的唯一性识别上有很重要的应用，业内常用MD5进行文件识别、文件秒传、文件安全性检查等。

废话不多说，直接说重点。

实现

首先监听文本框的变化，告诉浏览器，你就看着这个input 如果有变化你就立刻执行之后的东西。

document.getElementById("file").addEventListener("change", function() {    //...}

读取文件很容易通过input的files对象就可以读取到用户所选择的文件

file = document.getElementById("file").files[0]

之后就是分割文件了，由于文件可能会很大，比如说10G，20G所以一次性把它交个内存来处理会显得很残忍。于是我们把文件以2M作为一个片段进行分割，算出总共需要分成多少片

var chunkSize = 2097152;chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize);

接着分割文件

//file的slice方法，注意它的兼容性，在不同浏览器的写法不同blobSlice = File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice || File.prototype.slice//然后指定file和开始结束的片段，就可以得到切割的文件了。blobSlice.call(file, start, end)

一切做好之后，就要去读取文件的具体信息了。

这里我们用了Javascript的 FileReader() 方法，这个方法可以去读取用户本地文件的详细内容。

他的用法如下

var fileReader = new FileReader();//blobSlice.call(file, start, end)就是之前分割文件的方法。//这里只要维护好start和end，就能一片一片的把文件传给fileRader对象了fileReader.readAsBinaryString(blobSlice.call(file, start, end));//最终每一段文件处理完毕都会触发fileReader的onload事件fileReader.onload = function(e){    //e.target.result 就是我们要的片段信息    //这里缓存获取到的片段，当所有片段完毕之后就可以进行MD5的计算了。}

好了，到这里万事俱备只欠东风了。 由于原生的Javascript没有直接计算MD5的方法，这里我们引用了一个比较好的spark-md5库来辅助我们进行MD5的计算。 比较好的一点是，spark-md5处理文件的话也可以按片来计算。

spark = new SparkMD5();spark.appendBinary(filepice1);spark.appendBinary(filepice2);spark.appendBinary(filepice3);....//所有的分片处理好之后调用下面的方法就能获取到文件的MD5了spark.end()

至此整个过程都已经结束了。 简单的描述就是：利用input选择文件 -> 对文件进行分片 -> 用FileReader方法读取文件 -> 交由Spark-md5进行处理。

代码

DEMO传送门

附上完成的代码：

//注意此方法引用了SparkMD5库 library:https://github.com/satazor/SparkMD5//监听文本框变化document.getElementById("file").addEventListener("change", function() {    //声明必要的变量    var fileReader = new FileReader(), box = document.getElementById('box');    //文件分割方法（注意兼容性）    blobSlice = File.prototype.mozSlice || File.prototype.webkitSlice || File.prototype.slice,     file = document.getElementById("file").files[0],     //文件每块分割2M，计算分割详情    chunkSize = 2097152,                    chunks = Math.ceil(file.size / chunkSize),     currentChunk = 0,     //创建md5对象（基于SparkMD5）    spark = new SparkMD5();    //每块文件读取完毕之后的处理    fileReader.onload = function(e) {        console.log("读取文件", currentChunk + 1, "/", chunks);        //每块交由sparkMD5进行计算        spark.appendBinary(e.target.result);        currentChunk++;        //如果文件处理完成计算MD5，如果还有分片继续处理        if (currentChunk < chunks) {            loadNext();        } else {            console.log("finished loading");            box.innerText = 'MD5 hash:' + spark.end();            console.info("计算的Hash", spark.end());        }    };     //处理单片文件的上传     function loadNext() {         var start = currentChunk * chunkSize, end = start + chunkSize >= file.size ? file.size : start + chunkSize;         fileReader.readAsBinaryString(blobSlice.call(file, start, end));     }      loadNext();});